机器视觉系统非常复杂。即使在最简单的系统中，硬件和软件也会协同工作以产生结果。尽管有许多重要组件，但其中一个很突出：镜头。

如果没有光学科学的帮助，今天的精确机器视觉应用将是不可能的。自从望远镜和窥镜出现以来，光学科学一直在不知疲倦地前进，现在支持高端电子成像。

镜头至关重要，因为它捕获的数据最终将由软件重新处理。它可以定位图像特征、保持焦点并最大化对比度。

镜头选择需要考虑的因素主要如下：

视野：视野是镜头成像的物体区域。FOV 应涵盖系统必须检查的所有特征。在涉及测量和对齐的应用中，视场以固定几何形状呈现图像，该几何形状已校准到对象的位置。

工作距离：镜头到物体的距离。

景深：景深是可以完全聚焦的最大物体深度。它还决定了在保持可接受的焦距水平的同时可以改变多少工作距离。

传感器尺寸：传感器尺寸决定了传感器的有效面积。这通常在水平维度上测量。传感器尺寸和视野之间的比率是主要放大倍率。通常，传感器越大，图像越好。

分辨率：分辨率详细描述了视觉系统再现物体的能力。较小的传感器无法区分物体的精细细节。即使是大型、复杂的传感器也必须使用适当的缩放和分离水平来区分物体。

对比和过滤

对比度是图像的白色和黑色部分之间的强度分离。两者之间的差异越大，对比度越高。即使在传感器、位置和焦距都不变的情况下，正确的镜头也可以增强对比度。

增加对比度的一种方法是滤色。许多基本的传感器和镜头可能非常适合特定的工业应用，但仅显示颜色之间的细微差别。添加适当颜色的滤镜（例如，主要为这些颜色的对象使用红色或绿色）可以提高对比度并补偿环境照明变化。

衍射和失真

也称为镜头模糊，衍射会降低高空间频率的对比度，从而降低图像质量。理想和真实镜头行为之间的鸿沟称为像差。失真是一种特殊的像差，会导致整个图像的放大倍率不同。一些视觉系统可以用软件弥补这个问题。

为了尽可能开发出最好的系统，机器视觉工程师应该保持光学方面的工作知识。